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小型水质数据采集系统及改进的kNN预警算法研究

致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第12-18页
    摘要第12-13页
    1.1 选题背景及意义第13页
    1.2 水质预警系统概述第13-14页
    1.3 水质监测系统概述第14-15页
    1.4 水质预测方法概述第15页
    1.5 本文主要内容及章节安排第15-17页
    1.6 本章小结第17-18页
第2章 文献综述第18-32页
    摘要第18-19页
    2.1 引言第19页
    2.2 水质监测系统发展现状第19-21页
        2.2.1 国外水质监测系统的发展现状第19页
        2.2.2 国内水质监测系统的发展现状第19-21页
    2.3 能量控制策略概述第21页
    2.4 水质预测模型概述第21-29页
        2.4.1 水质模型定义第21-22页
        2.4.2 水质模型的分类第22页
        2.4.3 机理性水质预测模型第22-25页
        2.4.4 非机理性水质预测模型第25-29页
    2.5 分段线性表示算法概述第29页
    2.6 kNN算法概述第29-30页
    2.7 本章小结第30-32页
第3章 小型水质数据采集系统设计第32-52页
    摘要第32-33页
    3.1 引言第33页
    3.2 系统平台设计第33-35页
    3.3 系统总体架构第35页
    3.4 系统功能模块的设计第35-45页
        3.4.1 单片机模块第35-36页
        3.4.2 系统存储模块第36-37页
        3.4.3 电源模块第37页
        3.4.4 太阳能自动充电模块第37-39页
        3.4.5 水质参数采样模块第39-44页
        3.4.6 GPRS通信模块第44-45页
    3.5 系统功能模块的功耗分析第45-47页
    3.6 系统能量控制策略以及工作流程第47-49页
    3.7 系统能耗实验验证第49-51页
    3.8 本章小结第51-52页
第4章 分段线性表示kNN预测算法研究第52-62页
    摘要第52-53页
    4.1 引言第53页
    4.2 分段线性表示算法原理及步骤第53-56页
    4.3 kNN算法原理及步骤第56-58页
        4.3.1 kNN算法相似度计算第56-57页
        4.3.2 kNN算法预测精度第57页
        4.3.3 kNN算法中k值的选择第57-58页
        4.3.4 kNN算法预测步骤第58页
    4.4 分段线性表示kNN算法预测步骤第58-60页
    4.5 本章小结第60-62页
第5章 基于分段线性表示kNN算法的水质预测方法的验证第62-72页
    摘要第62-63页
    5.1 引言第63页
    5.2 实验验证对象和方法第63-64页
    5.3 浑浊度预测效果第64-68页
        5.3.1 水库1浑浊度预测第65-66页
        5.3.2 水库2浑浊度预测第66-68页
    5.4 预测结果分析第68-70页
    5.5 本章小结第70-72页
第6章 结论与建议第72-74页
    6.1 论文工作总结第72-73页
    6.2 工作展望第73-74页
参考文献第74-82页
作者简介第82页

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